[发明专利]一种基于卷积神经网络建立脉波噪声信号识别模型的方法及系统在审
| 申请号： | 201911030823.8 | 申请日： | 2019-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN110956197A | 公开（公告）日： | 2020-04-03 |
| 发明（设计）人： | 汤青;宋臣;李润超;宿天赋;高明杰 | 申请（专利权）人： | 新绎健康科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;A61B5/02;A61B5/00 |
| 代理公司： | 北京工信联合知识产权代理有限公司 11266 | 代理人： | 姜丽楼 |
| 地址： | 065001 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络建立脉波噪声信号识别模型的方法及系统，其中方法包括：对脉波噪声信号数据进行预处理；通过卷积网络模型的多个卷积层提取经过处理的噪声信号数据的特征；通过最大池化层提取经过处理的噪声信号数据的关键信息；通过稠密层激活函数计算卷积神经网络模型的各神经元的权重；通过卷积神经网络模型对经过处理的噪声信号数据进行计算，输出噪声信号数据的识别结果；通过噪声信号数据的识别结果的误差调整卷积神经网络模型的各神经元的权重，对卷积神经网络模型进行多次迭代循环训练；利用经过处理的噪声信号数据中未识别的噪声信号数据对卷积神经网络模型进行验证，获取经过验证的卷积神经网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 建立 噪声 信号 识别 模型 方法 系统 | ||
【主权项】：
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